ALV 颜色　

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原创 最新推荐文章于 2026-03-08 10:42:41 发布 220 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

关于ALV GRID的颜色

ALV的颜色分为行的颜色、列的颜色和CELL的颜色。
1.行的颜色
需要在要显示的内表中添加一个字段放置颜色信息，比如COLOR(4) TYPE C .
ITAB-COLOR = ‘C700′.
此外，还要根据采用的FM方式还是CLASS方式设置一下显示颜色
  • FM方式： LS_LAYOUT-INFO_FIELDNAME = 'COLOR'.
  CALL FUNCTION 'REUSE_ALV_GRID_DISPLAY'
    EXPORTING
      IS_LAYOUT   = LS_LAYOUT
      IT_FIELDCAT = LT_FIELDCAT
    TABLES
      T_OUTTAB    = ITAB.
  • CLASS方式：  SLA-INFO_FNAME = 'COLOR'.
    	   CALL METHOD GO_GRID->SET_TABLE_FOR_FIRST_DISPLAY
    		EXPORTING
      			IS_VARIANT                    = GS_VARIANT
      			I_SAVE                        = 'A'
			IS_LAYOUT                     = SLA
		CHANGING
      			IT_OUTTAB                     = ITAB[]
      			IT_FIELDCATALOG               = GT_FIELDCAT[]
    		EXCEPTIONS
      			INVALID_PARAMETER_COMBINATION = 1
      			PROGRAM_ERROR                 = 2
      			TOO_MANY_LINES                = 3
      			OTHERS                        = 4.
2.列的颜色
设置FIELDCAT就可以了，如：TMP_FIELDCAT-EMPHASIZE = 'C500'.  "列的颜色
3.CELL的颜色
需要在要显示的内表添加一个字段：cellcolors TYPE lvc_t_scol.
  ls_cellcolor-color-col = '5' .
  ls_cellcolor-color-int = '1' .
  ls_cellcolor-color-inv = '1' .
  APPEND ls_cellcolor TO list-cellcolors .
  APPEND list.
 
例子：
REPORT  Z_BARRY_ALV_CL_COLOR2                   .
TYPES: BEGIN OF ilist_s ,
      name1(10),
      name2(10),
      name3(10),
 END OF ilist_s.
DATA: ilist TYPE STANDARD TABLE OF ilist_s  WITH HEADER LINE .
DATA: BEGIN OF list OCCURS 0.
        INCLUDE STRUCTURE ilist .
DATA: rowcolor(4) TYPE c ,
      cellcolors TYPE lvc_t_scol ,
      cellstyles TYPE lvc_t_styl ,
      celltext   TYPE alv_t_dtv .
DATA: END OF list.
DATA: ok_code LIKE sy-ucomm.
DATA: l_valid(1) TYPE c.
DATA: go_grid             TYPE REF TO cl_gui_alv_grid.
DATA: gt_fieldcat TYPE lvc_t_fcat,
      gs_fieldcat TYPE lvc_s_fcat,
      sla         TYPE lvc_s_layo.
DATA: ls_fieldcat TYPE lvc_s_fcat.
DATA ls_style TYPE lvc_s_styl .
DATA ls_cellcolor TYPE lvc_s_scol .
DATA ls_celltext     TYPE alv_s_dtv .
*---------------------------------------------------------------------*
*       CLASS lcl_event_receiver DEFINITION
*---------------------------------------------------------------------*
*
*---------------------------------------------------------------------*
CLASS lcl_event_receiver DEFINITION.
  PUBLIC SECTION.
    METHODS handle_button_click
      FOR EVENT button_click OF cl_gui_alv_grid
      IMPORTING es_col_id
                es_row_no.
ENDCLASS.                    "lcl_event_receiver DEFINITION
*---------------------------------------------------------------------*
*       CLASS lcl_event_receiver IMPLEMENTATION
*---------------------------------------------------------------------*
*       ........                                                      *
*---------------------------------------------------------------------*
CLASS lcl_event_receiver IMPLEMENTATION.
  METHOD handle_button_click.
    PERFORM test USING es_col_id
                       es_row_no.
  ENDMETHOD.                                                "handle_f4
ENDCLASS.                    "lcl_event_receiver IMPLEMENTATION
DATA: event_receiver TYPE REF TO lcl_event_receiver.
DATA: ii TYPE i .
START-OF-SELECTION.
  CLEAR ls_fieldcat.
  ls_fieldcat-fieldname     = 'NAME1'.
  ls_fieldcat-scrtext_l     = 'NAME1'.
  APPEND ls_fieldcat TO  gt_fieldcat.
  CLEAR ls_fieldcat.
  ls_fieldcat-fieldname     = 'NAME2'.
  ls_fieldcat-scrtext_l     = 'NAME2'.
*    ls_fieldcat-emphasize = 'C610'.
  APPEND ls_fieldcat TO  gt_fieldcat.
  CLEAR ls_fieldcat.
  ls_fieldcat-fieldname     = 'NAME3'.
  ls_fieldcat-scrtext_l     = 'NAME3'.
  APPEND ls_fieldcat TO  gt_fieldcat.
  list-name1 = 'A'.
  list-name2 = 'ARE'.
  ls_cellcolor-fname = 'NAME1' .
  ls_cellcolor-color-col = '5' .
  ls_cellcolor-color-int = '1' .
  ls_cellcolor-color-inv = '1' .
  APPEND ls_cellcolor TO list-cellcolors .
  APPEND list.
  list-name1 = 'AA'.
  list-name2 = 'BB'.
  ls_cellcolor-fname = 'NAME2' .
  ls_cellcolor-color-col = '3' .
  ls_cellcolor-color-int = '1' .
  ls_cellcolor-color-inv = '1' .
  APPEND ls_cellcolor TO list-cellcolors .
  APPEND list.
  list-name1 = 'HOW'.
  list-name2 = 'ARE'.
  list-rowcolor = 'C410'.
  ls_style-fieldname = 'NAME3' .
  ls_style-style = cl_gui_alv_grid=>mc_style_button .
*  ls_style-style = cl_gui_alv_grid=>MC_STYLE_HOTSPOT.
  APPEND ls_style TO list-cellstyles .
  ls_celltext-buttoncell = 'TEST'.
  APPEND ls_celltext TO list-celltext.
  APPEND list.
  sla-stylefname = 'CELLSTYLES'.
  sla-ctab_fname = 'CELLCOLORS'.
  sla-info_fname = 'ROWCOLOR'.
  WRITE 'a'.
  CREATE OBJECT go_grid
        EXPORTING
          i_parent = cl_gui_container=>screen0.
  CREATE OBJECT event_receiver.
  SET HANDLER event_receiver->handle_button_click FOR go_grid.
  CALL METHOD go_grid->set_table_for_first_display
    EXPORTING
*      is_variant                    = gs_variant
      i_save                        = 'A'
      is_layout                     = sla
    CHANGING
      it_outtab                     = list[]
      it_fieldcatalog               = gt_fieldcat[]
    EXCEPTIONS
      invalid_parameter_combination = 1
      program_error                 = 2
      too_many_lines                = 3
      OTHERS                        = 4.
*&---------------------------------------------------------------------*
*&      Form  test
*&---------------------------------------------------------------------*
FORM test  USING    p_es_col_id TYPE lvc_s_col
                    p_es_row_no TYPE lvc_s_roid.
  MESSAGE i899(fi) WITH p_es_col_id-fieldname p_es_row_no-row_id .
ENDFORM.                    " test
<script></script>
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STM32寄存器级电机驱动：DRV8833 H桥与PWM调速原理 电机驱动是嵌入式控制系统的核心基础能力，其本质是微控制器通过数字信号精确控制功率器件的开关时序。理解H桥电路结构、反电动势防护机制及PWM调制原理，是实现可靠直流电机控制的前提。DRV8833作为典型双H桥驱动芯片，支持快衰减与慢衰减两种PWM调速模式，分别对应不同的电流泄放路径与动态响应特性。在STM32平台上，需结合时钟树配置、GPIO复用、定时器寄存器（PSC/ARR/CCR）精确计算，将抽象的转速需求转化为可执行的硬件操作。该技术广泛应用于智能小车、机器人关节、工业定位系统等实时运动控制场景，是掌握 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; 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关于ALV GRID的颜色

 ALV的颜色分为行的颜色、列的颜色和CELL的颜色。 1.行的颜色    需要在要显示的内表中添加一个字段放置颜色信息，比如COLOR(4) TYPE C .    ITAB-COLOR = C700.     此外，还要根据采用的FM方式还是CLASS方式设置一下显示颜色 FM方式： LS_LAYOUT-INFO_FIE

焕然一新 1955

ALV颜色设置

ALV颜色设置实践与总结一. 行颜色    1. 在结果内表中添加字段  color(4) TYPE c ,用来存储四位颜色值.    2. 在内表循环中给这个字段赋值，比如C310 黄色.    3. 最关键的一点，在layout结构中设定颜色字段的名字，代码如下：            is_layout-info_fieldname = COLOR. " 行颜色字

Selina_WEI的专栏 1244

ABAP ALV 颜色行，列，单元格

ABAP ALV 颜色行，列，单元格

指尖溯光的博客 1198

ALV列、行、单元格颜色设置

1 ）颜色含义 1 ：海蓝；2：浅清；3：黄色；4：浅蓝；5：青色；6：红色；7：橙色。 （1）首位为主颜色； （2）次位为辅助颜色； （3）末位为0时，表示首位数字表为表格的底色； 末位为1时，则表示以1为底色，首位数字则表为表格字体的颜色； 末位为其它颜色时，则表示底色为ALV的默认颜色； 以上三条是本人大概总结出来的规律，本人发现的现象基本如上，但也不一定全部正确。 其中C2...

weixin_30682127的博客 480

ALV GRID的颜色

 ALV的颜色分为行的颜色、列的颜色和CELL的颜色。1.行的颜色    需要在要显示的内表中添加一个字段放置颜色信息，比如COLOR(4) TYPE C .    ITAB-COLOR = C700.    此外，还要根据采用的FM方式还是CLASS方式设置一下显示颜色FM方式： LS_LAYOUT-INFO_FIELDNAME = COLOR

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SAP ABAP ALV控件设置单元格颜色DEMO（ALV备忘五）

我们需要控制ALV控件单元格的颜色，满足复杂的需求，这是一个ABAP ALV 控件单元格颜色设置的DEMO。 DEMO运行的效果： 注意数据结构和逻辑：其实在数据表的每一行中，还要加入一张表，用来放这一行，多个列字段的颜色信息。 全部代码如下，以后再来详解： *&------------------------------------------------...

刘欣的优快云博客 3216

ALV2：ALV列、行、单元格颜色设置

1）颜色含义1：海蓝；2：浅清；3：黄色；4：浅蓝；5：青色；6：红色；7：橙色。（1）首位为主颜色；（2）次位为辅助颜色；（3）末位为0时，表示首位数字表为表格的底色；末位为1时，则表示以1为底色，首位数字则表为表格字体的颜色；末位为其它颜色时，则表示底色为ALV的默认颜色；以上三条是本人大概总结出来的规律，本人发现的现象基本如上，但也不一定全部正确。其中C200

4750

SAP小技巧 ALV颜色过滤

点击蓝字关注我们一前言ALV是SAP ABAP语句中很重要的清单展示方式.ALV中的颜色可以基于行/列/单元格设置.本文主要介绍基于单元格设置颜色时,通过双击特定颜色的单元格实现该颜色的过滤(只显示包含该颜色单元格的列)二SAP颜色1）颜色含义1：海蓝；2：浅清；3：黄色；4：浅蓝；5：青色；6：红色；7：橙色。首位 为主颜色；次位 为辅助位 0 浅色 1 深色末位 0...

ABAP 技巧与实战 789

ALV行 列颜色设置

ALV的颜色设置分为3种:行、列、单元格。 1.列颜色的设置 在slis_t_fieldcat_alv-emphasize中，写入需要的颜色代码。 Eg: DATA: fc TYPE slis_t_fieldcat_alv WITH HEADER LINE. fc-tabname= 'ITAB'. fc-fieldna...

anchangong3418的博客 308

ALV报表——ALV颜色设置(三)

目录 一、行 二、列 三、单元格 四、附ALV的颜色代码 一、行：用Layout相关属性设置 代码： *Report ZRFI001_XFL_TEST REPORT ZRFI001_XFL_TEST . *定义ALV所需要用到的类型池 TYPE-POOLS SLIS. *****************************TABLES T...

diaobi7717的博客 332
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